对于想了解将numpy或torch数组迭代绘制为图像并打开按键的读者，本文将是一篇不可错过的文章，我们将详细介绍使用numpy创建全1数组，并且为您提供关于'torch.backends.cudnn.
对于想了解将 numpy 或 torch 数组迭代绘制为图像并打开按键的读者，本文将是一篇不可错过的文章，我们将详细介绍使用numpy创建全1数组，并且为您提供关于'torch.backends.cudnn.deterministic=True' 和 'torch.set_deterministic(True)' 之间有什么区别？、(Libtorch) FP16 张量导致 Torch::max() 和 torch::sqrt() 的 C10error、Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable的有价值信息。
本文目录一览：- 将 numpy 或 torch 数组迭代绘制为图像并打开按键（使用numpy创建全1数组）
- 'torch.backends.cudnn.deterministic=True' 和 'torch.set_deterministic(True)' 之间有什么区别？
- (Libtorch) FP16 张量导致 Torch::max() 和 torch::sqrt() 的 C10error
- Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案
- Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
将 numpy 或 torch 数组迭代绘制为图像并打开按键（使用numpy创建全1数组）
我找到了一个让我满意的解决方案，它涉及创建一个类对象 -
希望有人觉得它有用：
import matplotlib.pyplot as plt
class plot_change():
def __init__(self,data):
self.data = data
self.i = 0
self.fig = plt.figure(1)
self.ax1 = self.fig.add_subplot(111,aspect='equal')
def plot(self,e):
self.fig = plt.figure(1)
ax1 = self.fig.add_subplot(111,aspect='equal')
ax1.cla()
ax1.imshow(self.data[self.i,:,:])
self.i += 1
def start_plotting(self):
cid = self.fig.canvas.mpl_connect('key_press_event',self.plot)
plt.show()
#now to see that it works
import plot_change
import torch
data = torch.rand((700,64,64))
plotter = plot_change(data)
plotter.start_plotting()
'torch.backends.cudnn.deterministic=True' 和 'torch.set_deterministic(True)' 之间有什么区别？
如何解决''torch.backends.cudnn.deterministic=True'' 和 ''torch.set_deterministic(True)'' 之间有什么区别？？
我的网络包括“torch.nn.MaxPool3d”，根据 PyTorch 文档（版本 1.7 - https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.set_deterministic.html#torch.set_deterministic），当 cudnn 确定性标志打开时，它会抛出 RuntimeError，但是，当我插入代码“torch.backends”时.cudnn.deterministic=True'' 在我的代码开头，没有 RuntimeError。为什么该代码不抛出 RuntimeError？ 我想知道该代码是否能保证我的训练过程的确定性计算。
解决方法
function getAnnotationsFromDocument(docId,callback){
initDB();
var async = require(''async'');
async.waterfall([
function authorize(callback){
//checkAuthorization
(...)
},function getRfpdocAnnotations(auth,metadata,callback){
//call to DB
(...)
},function processRfpdocAnnotations(rfpDocAnnotations,callback){
(...)
callback(null,annotationsList);
}
],function (err,result) {
if(err) {
callback(err);
} else {
callback(null,result);
}
});
}
仅适用于 CUDA 卷积运算，仅此而已。因此，不，它不能保证您的训练过程是确定性的，因为您还使用了 torch.backends.cudnn.deterministic=True，其后向函数对于 CUDA 是不确定的。
torch.nn.MaxPool3d 会影响此处列出的所有正常非确定性操作（请注意，torch.set_deterministic() 在 1.8 中已重命名为 set_deterministic）：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.use_deterministic_algorithms.html?highlight=use_deterministic#torch.use_deterministic_algorithms
正如文档所述，某些列出的操作没有确定性的实现。因此，如果设置了 use_deterministic_algorithms，它们将抛出错误。
如果您需要使用诸如 torch.use_deterministic_algorithms(True) 之类的非确定性操作，那么目前，您的训练过程无法确定性——除非您自己编写自定义确定性实现。或者您可以打开一个 GitHub 问题请求确定性实现：https://github.com/pytorch/pytorch/issues
此外，您可能想查看此页面：https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html
(Libtorch) FP16 张量导致 Torch::max() 和 torch::sqrt() 的 C10error
如何解决(Libtorch) FP16 张量导致 Torch::max() 和 torch::sqrt() 的 C10error
我在定义 FP16 张量并使用 torch::max() 和 torch::sqrt() 时遇到了 c10 错误。代码如下所示：
float test_float[3][3] = { {1.0,2.0,3.0},{4.0,5.0,6.0 },{7.0,8.0,9.0} };torch::Tensor test_float_tensor = torch::from_blob(test_float,{ 3,3}).to(at::kcpu).to(torch::kFloat16);torch::sqrt(test_float_tensor);torch::max(test_float_tensor,1,true);
float test_float[3][3] = { {1.0,3}).to(at::kcpu).to(torch::kFloat32);torch::sqrt(test_float_tensor);torch::max(test_float_tensor,true);
为什么会这样？我注意到有人说 cpu 不支持 FP16 张量，但是我发现 cpu 中的某些函数可以用于 FP16 张量，例如 torch::sum()。
Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案
如何解决Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案？
希望有人能在这里提供帮助。我一直在绕圈子一段时间。我只是想设置一个 python 脚本，它将一些 json 数据从 REST API 加载到云数据库中。我在 Anaconda 上设置了一个虚拟环境（因为 GCP 库推荐这样做），安装了依赖项，现在我只是尝试导入库并向端点发送请求。 我使用 Conda（和 conda-forge）来设置环境并安装依赖项，所以希望一切都干净。我正在使用带有 Python 扩展的 VS 编辑器作为编辑器。 每当我尝试运行脚本时，我都会收到以下消息。我已经尝试了其他人在 Google/StackOverflow 上找到的所有解决方案，但没有一个有效。我通常使用 IDLE 或 Jupyter 进行脚本编写，没有任何问题，但我对 Anaconda、VS 或环境变量（似乎是相关的）没有太多经验。 在此先感谢您的帮助！
\Traceback (most recent call last):
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 22,in <module>
from . import multiarray
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\multiarray.py",line 12,in <module>
from . import overrides
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\overrides.py",line 7,in <module>
from numpy.core._multiarray_umath import (
ImportError: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.
During handling of the above exception,another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "c:\API\citi-bike.py",line 4,in <module>
import numpy as np
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\__init__.py",line 150,in <module>
from . import core
File "C:\Conda\envs\gcp\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py",line 48,in <module>
raise ImportError(msg)
ImportError:
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
Importing the numpy C-extensions Failed. This error can happen for
many reasons,often due to issues with your setup or how NumPy was
installed.
We have compiled some common reasons and troubleshooting tips at:
https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html
Please note and check the following:
* The Python version is: python3.9 from "C:\Conda\envs\gcp\python.exe"
* The NumPy version is: "1.21.1"
and make sure that they are the versions you expect.
Please carefully study the documentation linked above for further help.
Original error was: DLL load Failed while importing _multiarray_umath: The specified module Could not be found.
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）
Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
如何解决Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable？
晚安， 尝试打印以下内容时，我在 jupyter 中遇到了 numpy 问题，并且得到了一个 错误： 需要注意的是python版本是3.8.8。 我先用 spyder 测试它，它运行正确，它给了我预期的结果
使用 Spyder：
import numpy as np
for i in range (5):
n = np.random.rand ()
print (n)
Results
0.6604903457995978
0.8236300859753154
0.16067650689842816
0.6967868357083673
0.4231597934445466
现在有了 jupyter
import numpy as np
for i in range (5):
n = np.random.rand ()
print (n)
-------------------------------------------------- ------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-78-0c6a801b3ea9> in <module>
2 for i in range (5):
3 n = np.random.rand ()
----> 4 print (n)
TypeError: ''numpy.ndarray'' object is not callable
感谢您对我如何在 Jupyter 中解决此问题的帮助。
非常感谢您抽出宝贵时间。
阿特，约翰”
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）
今天关于将 numpy 或 torch 数组迭代绘制为图像并打开按键和使用numpy创建全1数组的分享就到这里，希望大家有所收获，若想了解更多关于'torch.backends.cudnn.deterministic=True' 和 'torch.set_deterministic(True)' 之间有什么区别？、(Libtorch) FP16 张量导致 Torch::max() 和 torch::sqrt() 的 C10error、Anaconda Numpy 错误“Importing the Numpy C Extension Failed”是否有另一种解决方案、Jupyter 中的 Numpy 在打印时出错（Python 版本 3.8.8）：TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable等相关知识，可以在本站进行查询。
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